ThinkBLOX는 VLM 기반의 점진적 추론 프레임워크로, 3D 실내 장면을 반복적으로 설계하고 개선합니다.
ThinkBLOX-Data-200K 데이터셋을 구축하여, VLM이 점진적인 업데이트 하에 추론-행동 간 간극을 좁히도록 학습시켰습니다.
Tier-Decoupled GDPO 강화 학습 기법을 통해 물리적 타당성, 의미론적 일관성, 추론-행동 일관성을 안정화했습니다.
ThinkBLOX는 기존 방식 대비 물리적 타당성, 의미론적 정렬, 인터랙티브 편집 가능성에서 뛰어난 성능을 보입니다.